类不平衡分类问题是一种常见且具有挑战性的问题。尽管过采样方法能够通过生成小类样本的方式缓解该问题对传统分类算法的困扰，但是现有过采样方法因生成样本时参考样本的选取不当而导致分类问题更加复杂。为了克服这一缺点，我们首先根据小类样本出现在特征空间中重叠区域的可能性，设计出了一种新的样本分组方案。并且，基于该方案我们提出了一种新的过采样方法。该方法所生成的新样本不仅能避免原分类问题的复杂化，而且能够...
2022-09-07
拓扑态是近年来凝聚态物理学、光学、电磁学、冷原子物理学等学科中的热门研究领域。2016年David J. Thouless、F. Duncan M. Haldane和J. Michael Kosterlitz这三位科学家因物质拓扑相以及拓扑相变方面的理论贡献被授予诺贝尔物理学奖。西安电子科技大学天线与微波技术重点实验室的李汝江副教授等人将非线性效应引入三维拓扑体系，提出了三维空间中自局域的拓扑态。该课题需要对非线性偏微分方程进行数值求解，大量用到三维傅里...
2022-05-24
近年来，单原子催化剂成为一个热门的催化前沿领域。然而，金属原子在衬底上的附着通常依赖于表面缺陷的吸附。在本研究中，我们从理论上发现将IrX3（X = F或Cl）复合物附着在二维单层MoS2上可实现无缺陷功能化。MoS2的配位作用使MoS2-IrX3复合物稳定吸附，构成二维材料上无损吸附单原子催化体系。我们通过计算展示了MoS2-IrX3上的CO2还原过程，具有较低的过电位，表现出类似于贵金属(111)表面的活性。本工作显示了单原子催化剂—...
2022-04-07
病理分析是肿瘤疾病诊断的“金标准”，病理分析对患者的预后分型分期至关重要。然而，由于人眼观察的局限性，病理图像体积巨大，这些潜在信息一直未被充分挖掘和量化。病理数字化扫描技术与人工智能的发展，为病理信息的充分挖掘提供了强有力的技术手段。在科技部重点研发计划与多个国家自然基金项目的支持下，计算机科学与技术学院刘西洋教授团队，与国内多家顶级医疗机构合作，开展了基于深度学习的病理图像分析相关的研究。...
2022-04-07